传感器布局优化论文_陈娟,徐蒙,周怡,李凤玲

导读:本文包含了传感器布局优化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:传感器,布局,网络,算法,雅砻江,墒情,组织网络。

传感器布局优化论文文献综述

陈娟,徐蒙,周怡,李凤玲[1](2019)在《大坝廊道无线传感器网络节点布局优化》一文中研究指出为满足灌浆过程智能化监控要求,综合考虑无线传感器网络的有效覆盖率以及节点能量均衡消耗,研究了大坝廊道复杂环境无线传感器节点布局方法。通过改进LEACH协议,对廊道内无线传感器节点网络节点分蔟策略和布局方法进行了分析;将影响簇头选举的因素:节点间距离、节点剩余能量和节点到基站的距离作为研究对象,研究了簇头选举策略,提出了基于权值的无线传感器节点布局方法:通过计算各因素所占比重,优化选举公式,选取最合理的簇头节点。结合现场实验对网络剩余节点数、网络能耗以及数据传输能力进行了对比分析,实验证明:在灌浆廊道施工条件下,基于权重和有效网络覆盖率的无线传感器网络节点布局方法适用于灌浆廊道通信。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年09期)

蔡智恒,周金柱,唐宝富,李海洋,刘威[2](2019)在《面向结构形变重构的应变传感器优化布局》一文中研究指出提出了一种面向结构形变重构的两步序列应变传感器布局方法。该方法基于应变-位移转换关系,建立了信息冗余度准则和重构精度准则。在该方法中,第一步依据列主元QR分解,确定初始传感器位置集合;第二步以重构误差最小为目标,以信息冗余度为约束逐个增加传感器位置到初始传感器位置集合。该方法应用于某相控阵天线实验平台,通过四种评价准则评估布局效果。结果表明所提方法不仅提高了重构精度而且降低了传感器信息冗余度。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年14期)

李群,李丽,张志超[3](2019)在《油量传感器优化布局仿真平台开发》一文中研究指出文中对数字式油量测量系统设计过程中,所需完成的3项基本工作进行介绍,并针对3项基本工作开发了油量测量系统仿真平台,其中,包括传感器模型处理及自动识别模块、传感器布局优化模块和建立质量特性数据库模块,给出了以上所有模块的设计思想和详细开发方案。该平台对提高油量测量系统精度提供了理论依据,具有通用性强、可靠性高、使用方便等特点,仿真结果能够达到工程设计要求。(本文来源于《飞机设计》期刊2019年03期)

张武,张嫚嫚,洪汛,江朝晖,蒋跃林[4](2019)在《基于近邻传播算法的茶园土壤墒情传感器布局优化》一文中研究指出针对节水灌溉的土壤墒情传感器布局问题,提出了基于近邻传播算法(affinity propagation,AP聚类算法)的优化布局策略。策略在保证茶园传感网络全覆盖的基础上,实时采集试验区各节点的土壤墒情数据,构建节点土壤含水率的相似度矩阵,并迭代计算各节点的吸引度和归属度值,得出聚类数和聚类中心。结果表明,采用AP聚类算法对试验区域传感器进行优化布局,优化了传感器数量和位置,使传感器数量由25个减少到2个。在试验区随机采集土壤相对含水率,经验证,聚类中心节点的土壤相对含水率与试验区平均值相近,相对偏差近为0.76%,表明聚类中心节点的土壤墒情数据具有代表性。该方法有效降低了数据的冗余度,节约了系统成本。(本文来源于《农业工程学报》期刊2019年06期)

赵国强,贾鹤鸣,张森,彭晓旭,李金夺[5](2019)在《微型植物工厂温湿度场分析与传感器优化布局》一文中研究指出微型植物工厂在温湿度变化的过程中,温湿度场分布存在差异性,传感器所采集的数据会随着传感器的位置改变而变化,影响数据采集准确度。针对上述问题,本文提出一种传感器布置方案,利用计算流体力学CFD(Computational Fluid Dynamics)仿真软件FLUENT对不同方案下的温湿度场进行模拟仿真,分析不同传感器布局与植物生长区温湿度变化的关系,找到传感器最佳布局方案并进行验证试验。仿真结果表明:借助计算流体力学仿真,通过比较不同布置方案的温湿度数据拟合优度等参数,可以直观分析数据采集差异性,便于最佳方案的比较和筛选。试验结果表明:温湿度实测数据同模拟数据相对误差分别保持在5. 6%和3. 2%以下,模拟效果与实验效果吻合较好,筛选出的方案能够准确跟踪植物生长区温湿度变化,验证模型的有效性。该研究对提高植物工厂的控制精度和减少作物生长的差异性具有一定参考价值。(本文来源于《森林工程》期刊2019年02期)

欧阳运芳,何鹏,刘占生[6](2018)在《基于有限元仿真的航空发动机振动传感器布局优化方法研究》一文中研究指出航空发动机振动传感器布局是有效监测发动机振动状态的基础。航空发动机整机结构复杂、激励源多,振动传感器测点需要对转子激励敏感、避免机匣局部振动等。根据航空发动机振动传感器布置要求,制定了航空发动机振动幅值均值、振动峰值和振动敏感度的优化原则,建立了航空发动机振动测点布局优化方法。针对某航空发动机机匣,采用模态迭加法开展了整机动力学仿真分析,得到了整机在各轴承位置激励下的振动响应,进而开展了发动机振动传感器布局优化分析。优化过程中分别基于测点振动幅值和各方向振动分量开展了航空发动机振动测点布局优化分析,给出了测点优化结果。提出的优化分析方法可以为航空发动机振动传感器测点布局提供技术支撑。(本文来源于《汽轮机技术》期刊2018年05期)

曹引,冶运涛,梁犁丽,蒋云钟,赵红莉[7](2018)在《高山流域降水无线传感器网络节点布局优化方法》一文中研究指出降水无线传感器网络节点布局对于准确分析降水时空分布规律和降低运维成本至关重要,是智慧流域物联网观测系统建设的关键问题和难点.针对高山流域的特点,在考虑路网约束的基础上,耦合回归克里格和模拟退火算法,提出了一种基于并行计算架构的流域降水无线传感器网络优化布局方法.利用该方法分析了雅砻江中下游流域现状站网的合理性,并进行站点优化布局研究.结果表明,基于回归克里格的优化布局方法可以对降水无线传感器网络进行合理优化布局,优化布局站点以相对较低的站网密度很好地捕捉了降水在空间上的分布规律;采用并行设计模拟退火算法进行降水无线传感器网络优化布局可以成倍的节省程序运行时间,显着提高优化布局效率.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2018年08期)

章颢议[8](2018)在《基于混合VANET传感器节点网络的道路布局优化研究》一文中研究指出随着汽车制造技术与无线传感器通信技术的不断发展,车载自组织网络(VehicularAd-hoc Networks,VANET)作为智能化交通系统的重要组成部分,已经引起全球汽车业和学术界的重视。车载自组织网络通过移动车辆与移动车辆之间、移动车辆与路侧单元(Roadsideunit,RSU)之间的通信,让车辆驾驶人员能够在远超视距的范围内得知当前道路的实时路况信息和其他车辆的车况信息,这有助于改善交通安全,减轻交通拥堵。RSU在车载自组织网络中发挥了关键作用,但由于RSU造价较高,大规模部署RSU会提高道路布局的成本。近年来,混合车载自组织传感器节点网络(Hybrid VANET-SensorNetworks)引起了研究人员的关注,这种网络部署策略可以在保证道路覆盖率的前提下,减少RSU节点数目,从而大幅度降低道路布局的成本。本文主要研究最少RSU和传感器节点部署的总成本问题,综合考虑传感器节点到最近RSU的跳数和RSU的容量等服务质量(Quality of Service,QoS)影响因素,来实现RSU和传感器节点在双车道道路上全局覆盖的优化部署。利用混合车载自组织传感器节点网络,兼顾QoS的要求,能有效减少部署成本,降低传输干扰,提高突发事件通知的实时性。本文依据不同道路环境建立了解决该多目标优化问题的数学模型,并基于邻接矩阵提出了一种关联粒子群算法(Correlation Particle Swarm Optimization,Correlation PSO),通过实验仿真模拟,本文所提的关联粒子群算法在不同道路场景的情况下均能实现道路布局优化,并且给出具体布局实施方案,每个方案覆盖率均达到98%以上,各节点之间全部满足QoS的要求。(本文来源于《湘潭大学》期刊2018-04-15)

刘小垒,张小松,胡腾,朱清新[9](2018)在《分布式布谷鸟算法在无线传感器网络布局优化中的应用》一文中研究指出随机布局的无线传感器网络存在着节点利用率低、传感器网络覆盖率小等问题。为了解决无线传感器布局问题,提出了基于分布式布谷鸟算法的无线传感器网络覆盖优化算法。利用布谷鸟算法对传感器节点的布局进行优化,同时采用分布式计算提高算法的计算速度。实验表明,该算法对无线传感器网络的布局具有很好的优化效果,而且比布谷鸟算法具有更快的计算速度。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年07期)

黄澎江[10](2017)在《莫高窟洞窟微环境场模型与传感器布局优化技术研究》一文中研究指出敦煌莫高窟中有壁画4.5万平方米,泥质彩塑2415尊,是世界上现存规模最大,内容最丰富的佛教艺术地,目前世界各国对文化遗产的保护也逐渐重视。由于微气象环境对壁画的保存有着很大的影响,尤其是过高的湿度,二氧化碳浓度,以及不适的温度,都会加速壁画等文物的损坏。为了更好的控制这些微气象环境,首先要对这些微气象环境做出准确合理的监测。在微环境的监测中,无线传感器的使用已经较为普遍。但是敦煌莫高窟中由于洞窟大小以及形状的复杂性,即使在同一洞窟中,不同位置的温湿度也有着不小的差异。使用大量传感器必然可以提高微气象环境监测的准确度,但同时也导致了较高的传感器部署成本,以及大量的能源消耗,此外对历史文物的展示带来了很大的不便。因此本文的出发点是如何使用较少量的传感器,对洞窟中的微气象环境做出合理准确的监测。因此本文以敦煌465窟为例,通过在该洞窟中部署的传感器,获取大量的温湿度数据。然后在该场景下首次提出插值算法和模拟退火算法相结合的方法,来对传感器的数量和布局进行优化。这里主要从两点出发,首先寻找适合洞窟微气象环境插值的空间插值算法,其次寻找合理传感器布局,对洞窟中的微气象环境进行准确高效的监测。首先本文随机挑选出20组传感器布局,每组布局中的传感器个数为10个,然后从温度均方根误差以及湿度均方根误差的角度对比反距离加权法,以及不同模型的普通kriging法,包括线性模型的kriging,指数模型的kriging,幂模型的kriging,球状模型的kriging。最终挑选出适合洞窟微气象环境插值的插值算法。然后以上一步中挑选出来的最适合的空间插值方法为基础,并结合先验知识对传感器进行分组并插值验证,根据不同组传感器的插值误差来对每组传感器的权重进行设置,然后根据这些传感器的权重优化传统模拟退火算法中的状态转移过程,从而加速最优状态的发现,减少计算的迭代次数。然后选择合理的目标函数,通过上述改进的模拟退火算法,在全局范围内进行智能化的搜索,该方法可以避免陷入局部最优解,从而找出全局较优解。在模拟退火算法中,设定初始解的时候需要确定传感器的个数,出于传感器监测精度以及传感器部署成本的考虑,实验中分别设计了 3个,4个,5个,6个,7个,8个,9个,10个,11个,12个样点。通过对每一组样点进行插值,并求出目标函数值,通过分析目标函数值变化趋势,以及结合温湿度传感器的部署成本,以及能耗等方面,最终确定传感器个数,以及最终布局。最后通过测试数据集来对最终的传感器布局进行验证。(本文来源于《浙江大学》期刊2017-01-05)

传感器布局优化论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

提出了一种面向结构形变重构的两步序列应变传感器布局方法。该方法基于应变-位移转换关系,建立了信息冗余度准则和重构精度准则。在该方法中,第一步依据列主元QR分解,确定初始传感器位置集合;第二步以重构误差最小为目标,以信息冗余度为约束逐个增加传感器位置到初始传感器位置集合。该方法应用于某相控阵天线实验平台,通过四种评价准则评估布局效果。结果表明所提方法不仅提高了重构精度而且降低了传感器信息冗余度。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

传感器布局优化论文参考文献

[1].陈娟,徐蒙,周怡,李凤玲.大坝廊道无线传感器网络节点布局优化[J].传感器与微系统.2019

[2].蔡智恒,周金柱,唐宝富,李海洋,刘威.面向结构形变重构的应变传感器优化布局[J].振动与冲击.2019

[3].李群,李丽,张志超.油量传感器优化布局仿真平台开发[J].飞机设计.2019

[4].张武,张嫚嫚,洪汛,江朝晖,蒋跃林.基于近邻传播算法的茶园土壤墒情传感器布局优化[J].农业工程学报.2019

[5].赵国强,贾鹤鸣,张森,彭晓旭,李金夺.微型植物工厂温湿度场分析与传感器优化布局[J].森林工程.2019

[6].欧阳运芳,何鹏,刘占生.基于有限元仿真的航空发动机振动传感器布局优化方法研究[J].汽轮机技术.2018

[7].曹引,冶运涛,梁犁丽,蒋云钟,赵红莉.高山流域降水无线传感器网络节点布局优化方法[J].系统工程理论与实践.2018

[8].章颢议.基于混合VANET传感器节点网络的道路布局优化研究[D].湘潭大学.2018

[9].刘小垒,张小松,胡腾,朱清新.分布式布谷鸟算法在无线传感器网络布局优化中的应用[J].计算机应用研究.2018

[10].黄澎江.莫高窟洞窟微环境场模型与传感器布局优化技术研究[D].浙江大学.2017

论文知识图

传感器布局优化实验结果GA对传感器布局的优化流程. 1 初选点...基于粒子群优化算法数控机床健康监测...传感器优化布局的整体思路束语网络覆盖率随移动节点数目的变化某稳定平台伺服系统总体结构图

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